| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1.绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 切换系统的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 切换系统的研究方法 | 第11-14页 |
| 1.2.1 Lyapunov函数法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 驻留时间法 | 第13-14页 |
| 1.3 预备知识说明 | 第14-18页 |
| 1.3.1 范数 | 第14-15页 |
| 1.3.2 不等式应用 | 第15-16页 |
| 1.3.3 神经网络应用理论 | 第16-17页 |
| 1.3.4 性能函数和转换误差函数定义 | 第17-18页 |
| 1.4 论文研究意义 | 第18页 |
| 1.5 论文主要工作和结构安排 | 第18-20页 |
| 2.一类严格反馈非线性切换系统预测性能的约束控制 | 第20-29页 |
| 2.1 系统定义 | 第20-21页 |
| 2.2 控制器的设计 | 第21-24页 |
| 2.2.1 预测性能控制器的设计 | 第21-22页 |
| 2.2.2 性能函数和误差变换 | 第22-24页 |
| 2.3 系统仿真分析 | 第24-28页 |
| 2.4 结论 | 第28-29页 |
| 3.严格反馈非线性切换系统预设性能鲁棒H∞控制器设计 | 第29-39页 |
| 3.1 系统定义 | 第29-30页 |
| 3.2 控制器的设计 | 第30-35页 |
| 3.2.1 预测性能控制器的设计 | 第30-31页 |
| 3.2.2 稳定性分析 | 第31-35页 |
| 3.3 系统仿真分析 | 第35-38页 |
| 3.4 结论 | 第38-39页 |
| 4.非线性切换系统的神经网络自适应预测性能控制研究 | 第39-52页 |
| 4.1 系统定义 | 第39-40页 |
| 4.2 控制器的设计 | 第40-48页 |
| 4.2.1 神经网络自适应及预测性能控制器的设计 | 第40-41页 |
| 4.2.2 稳定性分析 | 第41-48页 |
| 4.3 系统仿真 | 第48-51页 |
| 4.4 结论 | 第51-52页 |
| 5.结论 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59-60页 |